问答题简述存在异方差时普通最小二乘估计存在的问题。

问答题
简述存在异方差时普通最小二乘估计存在的问题。

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相关考题:

如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关,则普通最小二乘估计量不是无偏估计量,也不再具有最小方差的性质。

如果模型存在异方差性,最常用的参数估计方法是( )。A.加权最小二乘法B.广义差分法C.普通最小二乘法D.工具变量法

在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致( )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

采用最小二乘原理进行多元参数估计时,当出现可决系数R2较大,模型参数的联合检验(F检验)显著性明显,但单个参数的t检验可能不显著,可以认为模型存在异方差问题。( )

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。A对B错

简述存在异方差时普通最小二乘估计存在的问题。

针对存在异方差现象的模型进行估计,下面哪些方法可能是适用的()。A、加权最小二乘法B、工具变量法C、广义差分法D、广义最小二乘法E、普通最小二乘法

异方差性的影响主要有()。A、普通最小二乘估计量是有偏的B、普通最小二乘估计量是无偏的C、普通最小二乘估计量不再具有最小方差性D、建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效E、建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽

如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量()。A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效

当模型存在异方差时,加权最小二乘估计量具有()A、线性性B、无偏性C、有效性D、一致性E、不是最小方差无偏估计量

若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

当模型存在异方差现象进,加权最小二乘估计量具备()。A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性

试比较说明模型存在异方差时,普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。

如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量()A、不确定,方差无限大B、确定,方差无限大C、不确定,方差最小D、确定,方差最小

下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法,正确的有()。A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,都会导致参数显著性检验失去意义B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,利用普通最小二乘法的估计量都存在C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,仍然可以进行模型预测D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,如果参数估计量存在,那么都具有有效性E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,都可以通过一定的方法进行补救

存在异方差时,普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。

存在异方差情况下,线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。

当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()A、有偏估计量B、有效估计量C、无偏估计量D、渐近有效估计量

单选题当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()A有偏估计量B有效估计量C无偏估计量D渐近有效估计量

多选题当模型存在异方差时,加权最小二乘估计量具有()A线性性B无偏性C有效性D一致性E不是最小方差无偏估计量

判断题如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关,则普通最小二乘估计量不是无偏估计量,也不再具有最小方差的性质。A对B错

问答题有同学认为当数据存在异方差时,加权最小二乘回归方程与普通最小二乘回归方程之间必然有很大的差异,异方差越严重,两者之间的差异就越大。你是否同意这位同学的观点?说明原因。

单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致()。 Ⅰ 参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验无意义 Ⅲ 模型的预测失效 Ⅳ 参数估计量有偏AI、Ⅱ、ⅢBI、Ⅱ、ⅣCI、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致(  )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

单选题如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量()。A无偏且有效B无偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效

单选题若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法